The new design methodology of a hybrid fuzzy controller by means of the genetic algorithms is presented. In fuzzy controller which has been widely applied and used. in order to construct the best fuzzy rules that include adjustment of fuzzy sets, a highly skilled techniques using trial and error are required. To deal with such a problem, first, a hybrid fuzzy controller(HFC) related to the optimal estimation of control parameters is proposed. The HFC combined a PID controller with a fuzzy controller concurrently produces the better output performance than any other controller from each control output in steady state and transient state. Second, a auto-tuning algorithms is presented to automatically improve the performance of hybrid fuzzy controller, utilizing the simplified reasoning method and genetic algorithms. In addition, to obtain scaling factors and PID Parameters of HFC using GA, three kinds of estimation modes such as basic, contraction, and expansion mode are effectively utilized. The HFCs are applied to the first-order second-order process with time-delay and DC motor Computer simulations are conducted at step input and the performances of systems are evaluated and also discussed from performance indices.
This paper proposes a new hybrid algorithm for auto-tuning fuzzy controllers improving the performance. The presented algorithm estimates automatically the optimal values of membership functions, fuzzy rules, and scaling factors for fuzzy controllers, using a genetic-MGM algorithm. The object of the proposed algorithm is to promote search efficiency by a genetic and modified gradient optimization techniques. The proposed genetic and MGM algorithm is based on both the standard genetic algorithm and a gradient method. If a maximum point don't be changed around an optimal value at the end of performance during given generation, the genetic-MGM algorithm searches for an optimal value using the initial value which has maximum point by converting the genetic algorithms into the MGM(Modified Gradient Method) algorithms that reduced the number of variables. Using this algorithm is not only that the computing time is faster than genetic algorithm as reducing the number of variables, but also that can overcome the disadvantage of genetic algorithms. Simulation results verify the validity of the presented method.
For scaling of the gradient of misfit function, we develop a new pseudo-Hessian matrix constructed by combining amplitude field and pseudo-Hessian matrix. Since pseudo- Hessian matrix neglects the calculation of the zero-lag auto-correlation of impulse responses in the approximate Hessian matrix, the pseudo-Hessian matrix has a limitation to scale the gradient of misfit function compared to the approximate Hessian matrix. To validate the new pseudo- Hessian matrix, we perform frequency-domain elastic full waveform inversion using this Hessian matrix. By synthetic experiments, we show that the new pseudo-Hessian matrix can give better convergence to the true model than the old one does. Furthermore, since the amplitude fields are intrinsically obtained in forward modeling procedure, we do not have to pay any extra cost to compute the new pseudo-Hessian. We think that the new pseudo-Hessian matrix can be used as an alternative of the approximate Hessian matrix of the Gauss-Newton method.
This paper presents a facial animation and expression control method that enables the animator to select any facial frames from the facial expression space, whose expression transfer paths the system can setup automatically. Our system creates the facial expression space from approximately 2500 captured facial frames. To create the facial expression space, we get distance between pairs of feature points on the face and visualize the space of expressions in 2D space by using the Multidimensional scaling(MDS). To setup most suitable expression transfer paths, we classify the facial expression space into four field on the basis of any facial expression state. And the system determine the state of expression in the shortest distance from every field, then the system transfer from the state of any expression to the nearest state of expression among thats. To complete setup, our system continue transfer by find second, third, or fourth near state of expression until finish. If the animator selects any key frames from facial expression space, our system setup expression transfer paths automatically. We let animators use the system to create example animations or to control facial expression, and evaluate the system based on the results.
PURPOSES : This purpose of this study is to analyze the effect to autogenous shrinkage of the top-layer material of a two-lift concrete pavement mixing both silica fume and polymer powder. METHODS : The bottom-layer of a two-lift concrete pavement was paved with original portland cement (OPC) with a 20~23 cm thickness. Additionally, the top-layer which is directly exposed to the environment and vehicles was paved with a high-performance concrete (HPC) with a 7~10 cm thickness. These types of pavements can achieve a long service life by reducing joint damage and increasing the abrasion and scaling resistance. In order to integrate the different bottom and top layer materials, autogenous shrinkage tests were performed in this study according to the mixing ratio of silica fume and polymer powder, which are the admixture of the top-layer material. RESULTS : Autogenous shrinkage decreased when polymer powder was used in the mix. Contrary to this, autogenous shrinkage tended to rise with increasing silica fume content. However, the effects were not significant when small amounts of polymer powder were used (3% and 11%). CONCLUSIONS : The durability and compressive strength increase when silica fume is used in the mix. The flexural strength considerably increases and autogenous shrinkage of concrete decreases when polymer powder is used in the mix. As seen from above, the proper use of these materials improves not only durability, but also autogenous shrinkage, leading to better shrinkage crack control in the concrete.
The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.58
no.2
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pp.391-398
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2009
In this study, we introduce the design methodology of an optimized fuzzy cascade controller with the aid of hierarchical fair competition-based genetic algorithm(HFCGA) for ball & beam system. The ball & beam system consists of servo motor, beam and ball, and remains mutually connected in line in itself. The ball & beam system determines the position of ball through the control of a servo motor. The displacement change the position of ball leads to the change of the angle of the beam which determines the position angle of a servo motor. Consequently the displacement change of the position of the moving ball and its ensuing change of the angle of the beam results in the change of the position angle of a servo motor. We introduce the fuzzy cascade controller scheme which consists of the outer(1st) controller and the inner(2nd) controller as two cascaded fuzzy controllers, and auto-tune the control parameters(scaling factors) of each fuzzy controller using HFCGA. The inner controller controls the position of lever arm which corresponds to the position angle of a servo motor and the outer controller decides the set-point value of the inner controller. HFCGA is a kind of parallel genetic algorithms(PGAs), and helps alleviate the premature convergence being generated in conventional genetic algorithms (GAs). For a detailed comparative analysis from the viewpoint of the performance results and the design methodology, the proposed method for the ball & beam system which is realized by the fuzzy cascade controller based on HFCGA, is presented in comparison with the conventional PD cascade controller based on serial genetic algorithms.
The increase of air traffic volume has brought an increasing amount of issues related to carbon and NOx emissions and noise pollution. Aircraft manufacturers are concentrating their efforts to develop technologies to increase aircraft efficiency and consequently to reduce pollutant discharge and noise emission. Ultra High By-Pass Ratio engine concepts provide reduction of fuel consumption and noise emission thanks to a decrease of the jet velocity exhausting from the engine nozzles. In order to keep same thrust, mass flow and therefore section of fan/nacelle diameter should be increased to compensate velocity reduction. Such feature will lead to close-coupled architectures for engine installation under the wing. A strong jet-wing interaction resulting in a change of turbulent mixing in the aeroacoustic field as well as noise enhancement due to reflection phenomena are therefore expected. On the other hand, pressure fluctuations on the wing as well as on the fuselage represent the forcing loads, which stress panels causing vibrations. Some of these vibrations are re-emitted in the aeroacoustic field as vibration noise, some of them are transmitted in the cockpit as interior noise. In the present work, the interaction between a jet and wing or fuselage is reproduced by a flat surface tangential to an incompressible jet at different radial distances from the nozzle axis. The change in the aerodynamic field due to the presence of the rigid plate was studied by hot wire anemometric measurements, which provided a characterization of mean and fluctuating velocity fields in the jet plume. Pressure fluctuations acting on the flat plate were studied by cavity-mounted microphones which provided point-wise measurements in stream-wise and spanwise directions. Statistical description of velocity and wall pressure fields are determined in terms of Fourier-domain quantities. Scaling laws for pressure auto-spectra and coherence functions are also presented.
The waveform inversion for isotropic media has ever been studied since the 1980s, but there has been few studies for anisotropic media. We present a seismic waveform inversion algorithm for 2-D heterogeneous transversely isotropic structures. A cell-based finite difference algorithm for anisotropic media in time domain is adopted. The steepest descent during the non-linear iterative inversion approach is obtained by backpropagating residual errors using a reverse time migration technique. For scaling the gradient of a misfit function, we use the pseudo Hessian matrix which is assumed to neglect the zero-lag auto-correlation terms of impulse responses in the approximate Hessian matrix of the Gauss-Newton method. We demonstrate the use of these waveform inversion algorithm by applying them to a two layer model and the anisotropic Marmousi model data. With numerical examples, we show that it's difficult to converge to the true model when we assumed that anisotropic media are isotropic. Therefore, it is expected that our waveform inversion algorithm for anisotropic media is adequate to interpret real seismic exploration data.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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